期貨市場量化交易現狀

① 什麼是量化交易安全嗎

我們都知道金融資本交易市場是瞬息萬變的，很有可能會一夜暴富，也有可能會一夜歸零，量化交易其實就是藉助現代統計學和數字的方法利用計算機技術來進行交易的證券和期貨的投資方式，但是我們需要注意的是，無論是人工交易還是計算機交易，都是存在著一定的風險的，因此我們在選擇的時候一定要擦亮眼睛才行，沒有100%的盈利。

但是我們都應該知道投資有風險，入市需謹慎，我們在日常生活中也一定要學會控制好自己的錢財資金流向才行，只有這樣才可以將我們的粉絲降到最低，要知道一句話，那就是人們永遠無法賺到自己認知之外的錢財。

② 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。

國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右，至今量化交易規模不過2萬億RMB，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。

③ 什麼是期貨量化交易與程序化交易一樣的嗎

量化投資理論是藉助現代統計學和數學的方法，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續的、穩定且高於平均的超額回報。
量化從一開始也不是作為定性的對立面而提出的方法，它是將定性分析中的技術分析策略用模型固化，替代過程中可以用電腦進行的部分並將其效用極大優化。量化交易策略幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

程序化交易將具體的交易時機，倉位，止損止盈，獲利標准編寫進交易程序中，也可能獨立於程序外。程序化只是交易執行的一種方式。

④ 股票量化交易系統和期貨量化交易系統是一樣的嗎

簡單講講期貨與股票的區別，美股研究社提供:

1、期貨市場的交易費用低，一次買賣的費用為交易額的千分之一左右，且期貨盈利暫不收取所得稅；股票市場的交易費用高，一次買賣的費用為交易額的百分之一左右。

2、期市的交易品種較少，基本面資料相對也少，而且均可以在公開的媒體上查閱；股市的股票數量較多，且每隻股票的資料均需要研究，還要配合綜合指數，常出現「賺了指數賠了錢」的情況。

3、以整體價格波動幅度看，大豆十年來基本上在 1700-4000 之間波動，銅在 13000-33000 之間波動，即最高價僅是最低價的 2－3 倍，期貨價格的高低和現貨息息相關；而股票價格高低難以有一個統一的衡量基準。

4、期貨市場的操作可以當天進出買賣，即 T＋0 交易，發現操作失誤可以馬上平倉離場；股票市場的操作是當天買進，第二天才可以賣出，即 T＋1 交易，盤中即使發現操作失誤也只能眼巴巴的看到收盤，而無能為力。

5、期貨市場始終是一半人賺錢，一半人虧損；股票市場的交易結果是「共贏同賠」，且股市的系統性風險目前無法規避。

6、以單日價格波動幅度看；期貨一般僅為 3% ；股票是 10％

7、從風險監控角度看，期貨市場交易的品種多是大宗農產品或工業原料，事關國計民生，價格的波動受到交易所、證監會乃至國務院有關部委的監控；而股票由於上市公司眾多，目前已經 1500 多家，股票價格的形成受多種因素支配，對價格的合理波動范圍認定十分困難，難以實施有效的監管，市場上價格操縱現象屢禁不止。

8、從定價基礎和價格秩序看，期貨市場商品的價格以價值為基礎，隨供求關系而波動，還有現貨作參考，多空雙方地位平等，任何一方都不敢脫離現貨價格胡作非為，並且市場操作公開、透明，每日成交、持倉情況均對外公布，內幕交易少，大戶操縱較難；；而股票市場操作的詳細資料很難獲取，內幕交易多。由於股票的可流通股份是相對有限的，股票的「莊家」可以通過自己的信息、資金優勢提前暗地介入，收集大部分籌碼，可以相對掌握股價的「定價權」，坐莊者和跟庄者地位嚴重不平等，往往出現價格和價值嚴重脫節。

9、期貨市場的保證金交易制度使投資者可以「以小搏大」，以一當十，也就是說你有一萬款錢在期貨市場上就可以買到十萬元的商品，期貨交易由於其保證金的杠桿原理，可以放大收益，四兩撥千斤。期貨只需付出合約總值的10%以下的本錢；股票則必須100%投入資金，所以只要操作得當，就可以獲取高額回報；但如果操作失誤，損失也大，關鍵看你怎麼把握．

10、期貨市場的操作是「雙程道」，可以先買後賣，也可以先賣後買；股票市場的操作是「單程道」，只能是「先買後賣」。

11、期貨市場的操作需要注意時間因素，現有期貨合約的「壽命」均在一年半之內，到期必須平倉或者實物交割；股票市場操作的時間性不強．

12、期貨市場中的持倉總量是變動的，資金流入，持倉總量增加；資金流出，持倉總量減少；股票市場的單只股票的可流通股本是固定的，總的份額不會變化。

13、期貨市場交易手段豐富，既可以單純買賣交易，也可以跨期套利、跨市套利、跨品種套利等；股票市場交易手段單一。

14、期貨市場的研究重點在於期貨品種的供求關系、經濟波動周期、政府政策、季節性因素等；股票市場的研究重點是宏觀經濟環境和個股企業的生產、經營情況。

⑤ 量化交易真的有那麼好嗎

挺好的，可以幫助解套，增加收益，操作也不是很簡單，很適合一些沒有時間或者專業能力不強的客戶，能幫助客戶獲得較高的收益

⑥ 國內量化交易市場規模有多大包括股票、基金、股指期貨、商品市場，用量化交易的方式達成的交易規模的份

國內量化交易市場規模到目前為止沒有一個定論，因為全世界范圍來說，量化交易市場也是一個開始，我們國家對於量化交易，還沒有正式開始，所以具體的數據是沒有辦法確定的，不過從經濟總量來說，股票、基金、股指期貨、商品市場，應可以佔到百分之十五左右的份額，至於具體的交易作為理財師，我建議您還是遠離為好，原因有下面幾個：

第一、我們國家金融市場，是一個初級階段，無論是股票或者是期貨都不是很成熟，所以根本無法支撐量化交易市場。

第二、我國在經濟發展的轉型階段，現在的國家經濟本身就是一個無法預料的時期，所以任何的金融投資，風險十分巨大，個人的投入很可能出現虧損。

第三、人民幣的貶值是一個很難控制的風險，從現在來看，我國的人民幣貶值應該是一個很正常的趨勢，但是其中的變化會很大，所以我們要注意這方面的風險。

第四、量化交易市場在歐美國家也不是很成熟，而且我們國家也沒有這方面的人才，更加沒有這方面的專業條件，所以這樣的投資基本是不正規的一些公司，其性質可想而知。

第五、我國的金融市場，必須通過國務院的批准，而到目前為止，並沒有任何量化交易市場被國務院認可的信息，所以基於此點，建議大家也要遠離這個市場。

最後，我希望大家在投資的時候，要在正規的渠道進行選擇，比如銀行理財、國債、股票市場、期貨市場，這些投資是國家允許的正規金融投資，其他的投資形式，只要不是國務院批準的，建議大家千萬不要隨便的投入資金。

⑦ 量化交易、高頻交易將會對金融市場產生哪些影響（金融高手幫幫忙）

首先我建議你看看CCTV拍過的一個紀錄片《華爾街》，裡面對量化交易有過客觀的闡述。
作為證券研究人員，以我的觀點看在宏觀層面上來說將會加劇助長助跌，09年道瓊斯指數一分鍾之內暴跌998點，事後查清是騎士公司計算機量化交易的結果。
2、對於「高頻交易」給市場帶來的影響，在投行機構之間早已有較為激烈的討論。芝加哥聯邦儲備銀行的報告指出，美國股市總體成交量中約有70%通過「高頻交易」完成，而進行「高頻交易」的機構數量僅有2%。 芝加哥聯邦儲備銀行認為，此種背景下，雖然「高頻交易」對市場也有好處，能夠增加股票市場的流動性，但一旦程序出錯或人為疏忽都有可能對市場走勢造成災難性影響。如目前「高頻交易」出問題多數是因為投資者向機器發出了錯誤指令。盡管到目前為止這種錯誤造成的影響還很有限，但已經多次造成市場劇烈波動。
3、目前國內「高頻交易」的發展仍處於早期，股指期貨出來後該類交易也達不到能夠操縱市場的程度。 在商品期貨領域，目前更多的是一種「人為」的高頻交易，通過操盤者的「盤感」來實現快速進出，其結果是出現了一批「期貨炒手」，他們盤踞在上海、鄭州、大連等距離期貨交易所較近的地方，藉助空間距離縮短、通訊速度快捷來加強交易速度上的優勢。
4、對於量化交易、高頻交易對市場的影響目前尚不明確，但可以肯定的是對散戶肯定造成很大的沖擊。謝謝採納

⑧ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打開交易策略，設置一些運營參數

9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題

9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法

15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃

17:00~18:00: 運動

崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；

崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；

理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；

有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；

(8)期貨市場量化交易現狀擴展閱讀

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，

極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

⑨ 為什麼量化交易總是賺不到錢

量化投資主要應用於期貨交易、ETF套利、條件選股、權證套利交易等

圖片來源：凱納量化投資

「你炒期貨嗎？」
「不炒，我賺的是血汗錢，您賺的是心跳錢。」
這是一位期貨門外漢跟一位期貨投資者的對話。的確，期貨因其高風險高收益的特徵，參與者很多都是心驚肉跳的。不過，近年來引入國內的量化交易，正逐漸改變這一情況。
上周六，東莞本土唯一期貨公司——華聯期貨聯合量化交易的相關投資機構，在東莞舉辦了一場題為「量化交易，打開財富之門」的量化交易策略交流會。與一般的投資報告會人流稀少相反，該交流會可謂人滿為患，原定的百餘人參與的會議室，最終擠進了近200名投資者，以至酒店空調開到最大仍顯十足燥熱。
近幾年量化交易發展迅猛
對多數普通投資者而言，量化交易仍是一個較為陌生的概念，但該模式已在國內流行了數十年。2010年，國內股指期貨上市，成交量在兩年內增加了1.4倍，為量化交易提供了極佳的交易標的，國內量化交易便快速發展。
據華聯期貨介紹，2012年上半年，量化交易量占國內證券市場總交易量8%左右，但占股指期貨交易量的比例已達20%左右。目前，絕大部分的券商和期貨公司開始進行量化交易，部分私募公司和個人投資者也開始使用量化交易產品。
事實上，3年多來，在股市連續下跌的大環境中，傳統投資策略紛紛失效，而一批以股指期貨、商品期貨、債券為投資標的，以量化投資、程序化交易為工具的新興投資方式，卻在國內投資市場嶄露頭角，並實現了較為穩定的收益。
「傳統投資策略依靠人的主觀感覺來投資；而量化投資是根據數學統計模型，由計算機來實現自動化交易。」國信證券東莞營業部財富管理中心負責人林玉偉指出，量化投資的應用涵蓋幾乎所有金融投資領域，是在計算機和網路的支持下，把人腦投資策略編寫成語言程序，由計算機觸發買賣條件，完成自動化交易的投資方式，實際上是傳統投資的嚴謹化。
據華聯期貨介紹，量化投資目前主要應用於期貨交易、ETF套利、條件選股、權證套利交易等，主流平台包括文華財經、交易開拓者、金字塔，此外Multicharts、龍軟、高手、金錢豹、Yesterday等平台在業內的使用也較為廣泛。
量化投資東莞「試水」告捷
在東莞本土，也有多家機構在試水量化投資，包括證券公司、期貨公司和私募投資公司，從目前情況來看，可謂「試水」告捷。
如華聯期貨去年推出了「金莞家」程序化系列產品，其中「智贏股指組合策略」是其首個專項個性化交易模型組合，該模型組合通過對兩年多來股指期貨運行特點進行量化分析，形成了八套獨有的程序化交易模型，模型運行以來，年化收益率最高的逾60%，最低的也有26%，但最大回撤不足10%。
國信證券東莞營業部則成立專門的「量化投資中心」，該營業部去年就有20多個不同時期參與股指期貨程序化交易的客戶，表現最好的賬戶年化收益率近40%，所有賬戶全部戰勝大盤。
發行了國內首隻多重策略對沖基金的東莞莞香資本投資公司，更是量化投資的「擁躉」，該公司目前的專戶產品全部採取量化投資方式，且收益不錯。如其旗下某專戶理財產品，2012年6月19日-2013年5月19日的凈值增長達41%。
「量化產品的特點就是任何行情階段都能盈利。」國信證券東莞營業部投資顧問蔡恩俠告訴記者，量化產品一般都是多空對沖，因此無論牛熊市均能盈利，不過其也有弱點，即牛市跑不贏一般的股票類投資產品，「2007年大牛市，也就30%左右的收益，但2008年大熊市也有15%左右的收益。」
「資金不會一直朝一個方向直線形地前進，資金增值是一個艱難的曲折前進過程。」莞香資本CEO江國棟則提醒道，回撤即是資金增長行進中的停頓，也可看做是期貨交易的機會成本。「因此，必須正確看待策略參數優化結果，不刻意追求最高收益，不過度擬合行情；同時，堅持正確的交易理念和交易方法，嚴格執行和堅持不懈是持續盈利的前提。」
量化投資的應用涵蓋幾乎所有金融投資領域，是在計算機和網路的支持下，把人腦投資策略編寫成語言程序，由計算機觸發買賣條件，完成自動化交易的投資方式，實際上是傳統投資的嚴謹化。
投資辭典
何謂量化交易
量化交易（Quantitative Trading），即使用現代統計學和數學工具，藉助計算機建立數量模型，制定策略，嚴格按照既定策略交易。具體又可分為高頻交易和非高頻交易，其中非高頻交易適合一般個人投資者和中小機構。

⑩ 高頻交易和量化交易相比，有什麼區別

字面意思很簡單，就是對應人工交易，用計算機程序輔助、決策、執行交易。《證券期貨市場程序化交易管理辦法》定義的程序化交易，是指通過既定程序或特定軟體自動生成或執行交易指令的交易行為。

當通過人工智慧的方法和手段可以更准確地做出交易判斷時，現在有些交易系統已經提前48小時達到預測股市漲跌的方向，准確率高達75%。只是對一些「假突破」臨界點的判斷有待進一步提高，而當其對交易結果產生積極影響時，更多的人會選擇使用人工智慧進行交易。未來人工智慧交易系統的策略可能會根據高頻、中頻、低頻、短線、中線、長線、市場情緒分析和大勢變化進行分類組合。人工智慧與量化策略的融合，最終成為一個巨大的、深度細分的領域。